与 Tibo Sottiaux 交谈的 10 个要点（4 分钟阅读）

我从 @thsottiaux 那里得到的最大收获：

1. 互联网上的大多数操作很快将由 agent 来完成，而 Tibo 认为大多数人还没有把这个因素计入进来。当 Notion 推出其 MCP server 时，它迎来了一波流量洪潮，导致系统承压，并被迫重新审视其经济模型。很快，每个产品团队都必须决定是否要为 agent 构建支持。Tibo 说，你可以先观望一段时间，“但这不可避免”。

2. 模型选择器可能会消失。Tibo 对当前 AI 状态最大的不满之一是，用户必须考虑使用哪个模型以及投入多少推理算力。他说：“我自己甚至对模型选择器都感到疲惫”，他希望尽快把这一切都去掉。Dots 完全没有模型选择器，你只需直接和它对话。

3. 以模型将在一年内提升 10 倍的假设来构建产品。Tibo 认为模型将以“相当惊人的速度“变得更便宜、更快，而且所有模态将终于无缝协同工作。当他观察人们在构建的东西时，他的反应常常是：“你还没真正理解。“如果你想象“所有这些大约比现在好 10 倍”，你会构建出什么不同的东西？他自己的预测反而太慢了：他原以为一年或两年后才能达到今天的水平。

4. 循环（loops）、图谱（graphs）和精调提示词并不是长期最大化 AI 价值的解决方案。曾有一段时间，人们对配置 agent 循环和构建复杂的图谱架构非常兴奋。Tibo 认为那个时代正在结束。

5. 虽然 Dots 在 DevDay 上获得了大部分关注，但 Tibo 认为插件生态系统将是出乎意料的爆款。OpenAI 推出了 “Sign in with ChatGPT”，首批有 16 家合作伙伴；当订阅用户使用第三方插件消耗 token 时，这些流行的插件将分享收入。ChatGPT 会在对话中根据留存率和质量推荐插件，这可以将一个好插件推送到其 12 亿用户中“相当大的一部分“面前。Tibo 对想要被发现的开发者的建议是：“构建一个好的插件。”

6. Tibo 的 Dot 在 DevDay 现场演示前五分钟警告他生产环境宕机了。这个 agent 推断出当天正在举办 DevDay，演示还有几分钟就要开始，演示很可能依赖于那个生产系统，而 Tibo 一定想知道这件事。它就在产品发布即将开始时给他发了通知，甚至提出可以修复这次故障。他的回复是：“我觉得你还没到那一步，小 Dot。”

7. Tibo 的 agent 团队会随着每次模型发布而扩张和收缩。当他推动前沿时，他会组建越来越大的 agent 团队。然后新一代模型到来，“一个更大的 agent 就能完成所有工作，把所有内容都记在脑子里并持续学习”，于是他又缩减团队。扩张，然后收缩，再扩张。不要对你当前的配置产生执念。

8. 正在贬值的技能：打字快。正在升值的技能：品味（taste）。Tibo 说，如今表现出色的人深刻理解用户、学习迅速，并且“知道什么是好的“。这也是为什么 OpenAI 里有大量前创始人——超过 120 位，这让它感觉像“一个超级大的初创公司“。

9. Tibo 对应届毕业生的看法发生了转变。他没有预料到年轻人会如此迅速地拥抱所有这些变化，并找到驾驭它们的方法，这改变了 OpenAI 的招聘策略。他的例子是 Ahmed Ibrahim，作为一名应届毕业生被录用，构建了 Codex harness 的大部分内容，现在负责 OpenAI 的计算集群。让 Ahmed 脱颖而出的是：他“极其友善“、“极具协作精神”，先做事不先想着自己，并且“像海绵一样“，使用最新的工具以 Tibo 从未见过的速度学习。

10. 我们很可能会解决与 AI 相关的倦怠问题。有一种压力要求同时运行 30 个 agent 并因为“能做“就发布更多东西。Tibo 希望 AI 能“降低噪音“，让你把注意力放在自己选择的地方。每次他完全脱网休一周假，他都会以更具创造性的方式思考，他想把这种状态带入工作日。也许你需要更少的会议，休息更好时你反而会更高效。他说，整个行业仍需要找到解决之道，但这就是 AI 的承诺：“它不只是每秒多发一个 prompt。”

Lenny Rachitsky (@lennysan)： 我与 ChatGPT 和 Codex 负责人 @thsottiaux 的对话

我们讨论了： 🔸 为什么模型选择器很可能会消失 🔸 为什么循环和图谱只是一个过渡阶段 🔸 为什么互联网上的大多数操作很快将由 agent 来完成 🔸 OpenAI 在 AI 安全方面的思路

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